行业动态

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数据科学界有一个传说，如果一个技术高超的数据科学家突然接手你的工作，他可以​​奇迹般地在一夜之间将一家大型数据科学公司扭亏为盈。

这样的数据科学家需要丰富的经验和深厚的专业知识。只要找到合适的赞助商，这个人肯定会走上正轨，发展整个项目。

但是，随着您的数据科学计划的形成，您可能需要一个技术团队来帮助改进项目。该团队主要由机器学习工程师、数据科学家、统计学家、软件工程师以及可能的一两个数据分析师组成。

大公司的 IT 技术人员以系统为中心的方式处理数据，他们通常具备编程、系统开发、系统支持、业务支持等技能，以及在跨职能团队中工作的能力。数据分析师的工作。其中，如果高级开发人员具备一定的业务知识背景，并且擅长使用各种数据处理工具，则非常适合数据分析师。

数据分析师是所有专家的中间人

在数据科学团队中，数据分析师可以协调所有技术专家。数据分析师通常可以为数据科学家或统计学家指明研究方向，解释哪些假设值得进一步研究。他们可以与机器学习工程师和软件开发人员合作，为机构构建和开发全面的数据科学项目，并可以通过数据可视化进行初步分析，开启数据科学的新旅程。

企业中的高级或中级 IT 专家大多与其他部门协作。跨职能团队合作技能与软件工程背景相结合，使企业 IT 员工能够与其他专家良好合作。

数据分析师了解业务情况，对数据有直观的判断

数据分析师在或多或少的技术或业务层面处理数据。一般来说，数据分析师在处理数据的过程中可以对业务形成一定的看法，逐渐对数据有自己的直观判断。一般来说，如果数据分析师在从事数据科学项目之前曾与公司的业务合作过it技术员，他们会更精通业务。逐步培养业务直觉，然后围绕业务不断提高这种能力，可以为数据科学项目节省大量时间。

企业IT技术人员的工作，离不开“数据”二字。随着大数据在IT领域的推广，大部分软件开发都围绕着数据展开。数据分析师可以通过研究企业的系统解决方案来学习业务知识。解决数据完整性、数据仓库和系统性能问题以提供系统支持可以培养技术专家的数据直觉并加深他们对数据完整性的理解。

数据分析师具有与其他专家竞争的好奇心以及跟上工作进度的毅力

数据科学是一个迭代过程。业务分析就像大海捞针。通常需要几个月的时间来研究数据以找到可行的解决方案。这需要数据分析师的毅力和不妥协的好奇心。

企业 IT 技术人员可能整天都处于沮丧状态。每天都在使用系统代码库，不可避免地会认为多年来一遍又一遍地使用同一个系统，纠结于办公室的斗争，以及为大量数据而头疼的问题，是非常无聊的。在这样的环境下，从不胆怯、坚守岗位的工程师是数据分析师的最佳人选。

数据分析师掌握数据存储和检索技术

一般来说，在商业环境中，有很多技术可以用来存储大数据。据悉，行业可以借助数据挖掘工具在数据处理过程中获得分析结果。精通数据存储和检索技术的分析师知道如何快速获得他们需要的“精炼”数据集。

为企业工作多年的IT技术专家不仅知道如何进一步开发系统，还知道如何存储数据、挖掘数据和提取数据。这项技能非常宝贵，可以帮助机器学习工程师和数据科学家更加专注于建模和数据科学。

数据分析师是寻找数据的专家

数据分析师通常是查找数据的最佳人选。除了整理和清理数据，他们还可以通过数据库找到自己需要的重要信息，有时甚至可以直观地找到最重要的信息。

查找数据的能力是企业 IT 专业人员拥有的最重要的能力。处理许多数据库遗留问题、构建经常失控的代码库、优化性能和其他调试任务都是企业 IT 人员擅长的事情。他们具有跨系统调试技能，可以标记和跟踪数据以发现系统问题。对于需要找到正确的项目方向的数据分析师来说，这项技能非常重要。

数据分析师“有大局”

数据分析师天生就是“大局观”的人，他们愿意与专家一起工作。他们的工作性质是协调每个人的工作，这样他们才能“胸有成竹”。如果可以利用数据分析师的技能，他们可以从管理学校学习关键业务信息。终于可以独立工作，有自己的意见了。

与大型科技公司和初创公司的软件工程师不同，企业 IT 开发人员更关注“大局”。他们不会花很多时间在软件的一点点细节上，而是更专注于开发一个可以在多个系统中的多个组件上运行的解决方案的软件。这些企业 IT 开发人员的开放性也使他们成为数据分析师的最佳人选。

数据分析师精通多种编程语言，具备处理不同类型数据存储的技能

因为数据分析师必须漫游数据、协助清理数据、可视化数据，所以优秀的数据分析师必须对 R 或 R 等编程语言、数据可视化概念和实践、以及SQL 和 NoSQL 等。数据提取技术非常熟练。一般来说，一个好的数据分析师还应该有使用 SAS 的经验。他们可能没有算法、统计和分析方面的经验，但他们一定在技术层面使用过用于编写算法的工具。

企业 IT 开发人员可以使用多种不同的编程语言。具有 5 年以上经验的中级开发人员精通 SQL 和 NoSQL 领域的系统解决方案开发。有些人甚至有 C++ 和 Java 方面的经验。对他们来说，处理负责任的数据和学习一门新的编程语言并不是一个难题。这位开发者对Perl、Awk等脚本语言也非常熟悉，如果你没有这些面向目标的编程经验，学习R可能很容易。

在机器学习和大数据时代，人们总是在为数据科学项目寻找“最合适的”。通过正确的方法，企业 IT 技术人员也可以在数据科学领域表现出色。事实上，我们需要经验丰富的机器学习工程师来扩展数据科学，并且可能需要数据科学家来领导数据科学团队。此外it技术员，企业IT技术人员也可以依赖。他们掌握了一定的商业知识，具有敏锐的洞察力。如果他们成为数据分析师，他们可以弥合专家团队之间的差距，并为数据科学项目带来真正的价值。不要忘记，成功的数据科学项目是团队努力的结果。

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